跨眼跳空间更新的神经回路模型与感知错位机制解析

来自国际顶尖团队的研究人员针对视觉系统在眼跳(saccade)过程中如何维持空间稳定性这一核心问题，构建了侧顶叶区(LIP)和额叶眼区(FEF)的神经回路模型。该研究通过中心兴奋/周边抑制连接网络和放电信号(CD)门控机制，首次统一解释了持续性物体的跨眼跳稳定感知与瞬时闪光刺激的错位现象，揭示了前馈式感受野重映射(RF remapping)的数学本质是眼跳向量的减法运算，为理解视觉-运动整合提供了颠覆性计算框架。

　　

当眼球快速转动(眼跳/saccade)时，视网膜图像会发生剧烈变化，但大脑却能神奇地维持稳定的空间感知。这项研究揭示了背后的神经计算密码：在侧顶叶区(LIP)和额叶眼区(FEF)中，神经元通过中心兴奋/周边抑制的连接方式，将刺激的视网膜位置编码为群体活动模式。当眼跳发生时，来自运动系统的放电信号(CD)会激活特定方向的连接，使神经活动像传送带一样持续向后移动(相当于感受野/RF向前重映射)，最终完成眼跳向量的精确抵消。

有趣的是，这套精密的系统却会对瞬时闪光刺激"判断失误"。在眼跳开始前后出现的闪光，由于视觉响应延迟和CD信号的时间特性，会导致群体活动更新不完整：眼跳前的闪光被过度前移(前向错位)，眼跳后的则残留后移(后向错位)。就像高速行驶的列车上看窗外闪电，位置判断总会产生偏差。研究还证实了关键预测：越接近眼跳发生的闪光，其感受野重映射幅度越小。

这项发现颠覆性地指出，大脑其实是个"耿直的翻译官"——位置解码器会一视同仁地处理神经元活动，不管这些信号是来自经典感受野还是重映射区域。这种"不问出处"的解码策略，或许正是跨眼跳感知稳定的终极奥秘，也为类脑视觉系统的研发提供了生物灵感。